Reward Under Attack: Analyzing the Robustness and Hackability of Process Reward Models

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Tiwari, Rishabh, Tomar, Aditya, Bamba, Udbhav, Maheswaran, Monishwaran, Yang, Heng, Mahoney, Michael W., Keutzer, Kurt, Gholami, Amir
Format:	Preprint
Publié:	2026
Sujets:	Machine Learning
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2603.06621